Este tutorial es para Fedora 18 (64 bits) y Fedora 19 (32 bits) Otras versiones actualmente no descartan otros errores.
Introducción
Instalamos OpenCV-Python en Fedora de dos formas:
1) Instalar
desde binarios prediseñados disponibles en el repositorio de Fedora; 2) Compilar desde código fuente.
Además, OpenCV-Python requiere la biblioteca Numpy, y se recomienda encarecidamente instalar Matplotlib. Por supuesto, la instalación debe realizarse a través de IPython (una terminal interactiva de Python). Usemos el primer método para instalarlo.
Instalación de binarios prediseñados
Para que la instalación sea más conveniente, usamos el siguiente comando en el terminal como root (administrador del sistema) para instalar todos los paquetes de software.
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1. $ yum install numpy opencv *
Abra el IPython recién introducido y luego ingrese el código en la terminal de Python:
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1. >>> import cv2 as cv
2. >>> print( cv.__version__ )
Si no hay ningún error después del retorno del carro y la impresión, entonces la instalación ha sido exitosa y puede haber un problema con este método de instalación:
Es posible que el repositorio de Yum no siempre contenga la última versión de OpenCV. Por ejemplo, en el momento de escribir este tutorial, la biblioteca yum contiene 3.4.1 y la última versión de OpenCV es 4.2. Para la API de Python, la última versión siempre incluye un mejor soporte. Además, dependiendo del controlador, ffmpeg, paquete de software gstreamer, etc. utilizado, el soporte de la cámara, la reproducción de video, etc. pueden tener problemas.
Entonces, de hecho, otro método es más efectivo, que es compilar a partir del código fuente.
Compilar desde la fuente
Compilar a partir del código fuente puede parecer un poco complicado al principio, pero una vez que tiene éxito, no hay nada complicado.
Primero, instalaremos algunas dependencias. Algunos son obligatorios, otros son opcionales. Dependencias opcionales, si no son necesarias, puede omitirlas.
Dependencias obligatorias:
Primero, necesita CMake para configurar e instalar, usar GCC para compilar y Python-devel y Numpy para crear extensiones de Python.
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1. yum install cmake
2. yum install python-devel numpy
3. yum install gcc gcc-c++
A continuación, se necesita soporte GTK para funciones GUI, soporte de cámara (libdc1394, v4l), soporte de medios (ffmpeg, gstreamer), etc.
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1. yum install gtk2-devel
2. yum install libdc1394-devel
3. yum install ffmpeg-devel
4. yum install gstreamer-plugins-base-devel
Dependencias opcionales:
OpenCV viene con archivos compatibles con formatos de imagen (como PNG, JPEG, JPEG2000, TIFF, WebP, etc.). Pero puede que sea un poco antiguo. Si desea obtener la biblioteca más reciente, puede instalar archivos de desarrollo en estos formatos.
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1. yum install libpng-devel
2. yum install libjpeg-turbo-devel
3. yum install jasper-devel
4. yum install openexr-devel
5. yum installlibtiff-devel
6. yum install libwebp-devel
Varias funciones de OpenCV son paralelas al Thread Building Block (TBB) de Intel. Sin embargo, si desea habilitarlo, primero debe instalar TBB. (Además, cuando utilice CMake para configurar la instalación, no olvide configurar -D WITH_TBB = ON. Más detalles a continuación).
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1. yum install tbb-devel
OpenCV usa otra biblioteca Eigen para optimizar las operaciones matemáticas. Por lo tanto, si Eigen está instalado en el sistema, puede usarlo. (Además, cuando utilice CMake para configurar la instalación, no olvide configurar WITH_EIGEN = ON)
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1. yum install eigen3-devel
Si necesita generar documentación, debe instalar Doxygen (herramienta de generación de documentos).
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1. yum install doxygen
Descarga OpenCV
A continuación, podemos empezar a descargar OpenCV:
1. Descargue la última versión de OpenCV desde el sitio web de sourceforge: http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ . Luego descomprime la carpeta.
2. Descargue el último código fuente del repositorio github de OpenCV. Para hacer esto, primero debes instalar Git.
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1. yum install git
2. git clone https://github.com/opencv/opencv.git
Creará una carpeta OpenCV en el directorio de inicio, la copia llevará algún tiempo.
Ahora abra una ventana de terminal y navegue hasta la carpeta OpenCV descargada. Cree una nueva carpeta de compilación y navegue hasta ella.
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1. mkdir build
2. cd build
Configuración e instalación
Ahora que se han instalado todas las dependencias necesarias, instalemos OpenCV, por supuesto, la instalación debe configurarse mediante CMake. Especifica los módulos que se instalarán, la ruta de instalación, otras bibliotecas que se usarán, si se compilan documentos y ejemplos, etc. Los siguientes comandos se usan generalmente para la configuración (se ejecutan desde la carpeta de compilación)
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1. cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr
/ local ..
Especifica el tipo de compilación como "modo de lanzamiento" y la ruta de instalación es / usr / local. Marque -D antes de cada opción, observe el letrero al final ... En resumen, este es un formato:
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1. cmake [-D <flag>] [-D <flag>] ..
Puede especificar cualquier número de banderas, pero cada bandera debe ir precedida por -D.
En este tutorial, instalaremos OpenCV con soporte TBB y Eigen. También creamos la documentación, pero no incluimos pruebas de rendimiento ni ejemplos de compilación. También deshabilitaremos los módulos relacionados con la GPU (porque estamos usando OpenCV-Python, por lo que no necesitamos módulos relacionados con la GPU. Esto nos ahorra algo de tiempo).
1. Habilite la compatibilidad con TBB y Eigen:
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1. cmake -D WITH_TBB=ON -D WITH_EIGEN=ON ..
2. Habilite la documentación y deshabilite las pruebas y los ejemplos:
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2. Cmake -D BUILD_DOCS=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D
BUILD_EXAMPLES=OFF ..
3. Deshabilite todos los módulos relacionados con la GPU:
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3. cmake -D WITH_OPENCL=OFF -D BUILD_opencv_gpu=OFF -D
4. BUILD_opencv_gpuarithm=OFF -D BUILD_opencv_gpubgsegm=OFF -D
5. BUILD_opencv_gpucodec=OFF -D BUILD_opencv_gpufeatures2d=OFF -D
6. BUILD_opencv_gpufilters=OFF -D BUILD_opencv_gpuimgproc=OFF -D
7. BUILD_opencv_gpulegacy=OFF -D BUILD_opencv_gpuoptflow=OFF -D
8. BUILD_opencv_gpustereo=OFF -D BUILD_opencv_gpuwarping=OFF ..
4. Establezca la ruta de instalación y el tipo de compilación:
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1. Cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local
..
Cada vez que ingrese una declaración cmake, imprimirá los ajustes de configuración resultantes. En la configuración final, asegúrese de completar los siguientes campos (las siguientes son algunas configuraciones importantes que obtuve). Estos campos también deben completarse correctamente en su sistema; de lo contrario, se producirán algunos problemas. Por lo tanto, debe verificar si ha realizado correctamente los pasos anteriores.
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1. ...
2. -- GUI:
3. -- GTK+ 2.x: YES (ver 2.24.19)
4. -- GThread : YES (ver 2.36.3)
5. -- Video I/O:
6. -- DC1394 2.x: YES (ver 2.2.0)
7. -- FFMPEG: YES
8. -- codec: YES (ver 54.92.100)
9. -- format: YES (ver 54.63.104)
10. -- util: YES (ver 52.18.100)
11. -- swscale: YES (ver 2.2.100)
12. -- gentoo-style: YES
13. -- GStreamer:
14. -- base: YES (ver 0.10.36)
15. -- video: YES (ver 0.10.36)
16. -- app: YES (ver 0.10.36)
17. -- riff: YES (ver 0.10.36)
18. -- pbutils: YES (ver 0.10.36)
19. -- V4L/V4L2: Using libv4l (ver 1.0.0)
20. -- Other third-party libraries:
21. -- Use Eigen: YES (ver 3.1.4)
22. -- Use TBB: YES (ver 4.0 interface 6004)
23. -- Python:
24. -- Interpreter: /usr/bin/python2 (ver 2.7.5)
25. -- Libraries: /lib/libpython2.7.so (ver 2.7.5)
26. -- numpy: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include (ver 1.7.1)
27. -- packages path: lib/python2.7/site-packages
28. ...
Ahora use el comando make para construir el archivo, y use el comando make install para instalar, make install todavía se ejecuta como root (administrador del sistema).
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1. make
2. su
3. make install
La instalación ha terminado. Todos los archivos se instalan en la carpeta / usr / local /. Pero para usarlo, Python debería poder encontrar el módulo OpenCV. Hay dos formas:
1. Mueva el módulo a cualquier carpeta en la ruta de Python: puede encontrar la ruta de Python escribiendo import sys; print (sys.path) en la terminal de Python. Imprimirá muchas ubicaciones. Mueva /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so a cualquiera de esta carpeta. P.ej,
sumv / usr / local / lib / python2.7 / site-packages / cv2.so / usr / lib / python2.7 / site-packages
Sin embargo, debe hacer esto cada vez que instale OpenCV.
2. Agregue /usr/local/lib/python2.7/site-packages a PYTHON_PATH: solo necesita ejecutarse una vez. Simplemente abra /.bashrc y agregue la siguiente línea, luego cierre la sesión y regrese.
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1. export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/lib/python2.7/site-packages
En este punto, la instalación de OpenCV está completa. Abra la terminal e intente:
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1. import cv2 as cv。
Posibles problemas
(1) A menudo aparecen errores cuando make compila opencv. Lo que encontré es:
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1. Linking CXX executable ../../bin/opencv_perf_core /lib/libEGL.so.1: undefined reference to `wl_display_dispatch_queue_pending' collect2: error: ld returned 1 exit status make[2]: * [bin/opencv_perf_core] Error 1 make[1]: *[modules/core/CMakeFiles/opencv_perf_core.dir/all] Error 2
2.
3. make: * [all] Error 2
Entrar:
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1. yum update libwayland*
Luego hazlo de nuevo.
(2) La prueba se puede realizar después de la instalación
cd ~ / opencv-3.4.1 Encontré los siguientes problemas:
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1. Package opencv was not found in the pkg-config search path.
2. Perhaps you should add the directory containing `opencv.pc'
3. to thePKG_CONFIG_PATH environment variable
4. No package 'opencv' found
La solucion es:
cp /usr/local/lib/pkgconfig/opencv.pc / usr / lib / pkgconfig
Si aún no se puede resolver, la posible razón es que los privilegios de root se usan al compilar e instalar opencv y exportar variables de entorno, y el programa se llama aquí como un usuario normal, por lo que no se pueden encontrar los archivos relevantes.
Agregue al final de ~ / .bash_profile:
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1. PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig
2. export PKG_CONFIG_PATH
Inicie sesión en el sistema nuevamente, compile el programa y tenga éxito.
Luego, la instalación de OpenCV-Python en Fredora básicamente está lista, y listo.
Consulte la página de resumen del artículo https://blog.csdn.net/weixin_44237705/article/details/107864965
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